インタビュー
Arun Kumar Ramchandran、QBurstのCEO – インタビュー・シリーズ
Arun Kumar Ramchandran、QBurstのCEOは、25年以上のリーダーシップ経験を持つベテランのテクノロジーおよびサービスエグゼクティブです。グローバルコンサルティング、ラージディールセールス、P&Lオーナーシップ、エンタープライズトランスフォーメーションを含む幅広い分野で経験を積んでいます。2025年4月にCEOに就任し、QBurstをビジネス全体でリードし、AIを先導するテクノロジーサービスおよびデジタルエンジニアリング会社としての戦略を形作る責任があります。QBurstに入社する前は、Hexaware Technologies（プレジデントおよびGenAIコンサルティングリーダーシップを含む）、Capgemini/Sogeti（エグゼクティブクライアントおよびセールスリーダーシップ）、およびInfosysおよびVirtusaでシニア役職を務め、ビジネスユニットの構築およびスケーリング、主要な戦略プログラムのリーダーシップ、複数の地理および業界分野での成長を牽引しました。
QBurstは、グローバルデジタルエンジニアリングパートナーであり、「High AI-Q」を中心にAIを活用したデリバリーと適用されたAIおよびデータ駆動型アプローチを組み合わせ、企業が近代化、構築、スケールアップするのを支援しています。同社は、組み立て可能なデジタルプラットフォーム、会話型および顧客体験ソリューション、AI対応データ基盤などのイニシアチブを通じて、エンドツーエンドのデジタル体験エンジニアリング、近代化、製品エンジニアリングに重点を置いています。これらのイニシアチブは、生産性の向上、より迅速なデリバリー、国際的なクライアントベース全体でのより強力な顧客体験などの計測可能な成果を生み出すことを目的としています。
長年のリーダーシップキャリアを積んだ後、QBurstのCEOに就任しました。QBurstに今この時点で参加するきっかけは何ですか？また、貴方のバックグラウンドは会社の方向性をどのように形作るでしょうか。
QBurstに参加する決定は、機会と潜在性の結合でした。QBurstに惹かれたのは、その固有の強みとユニークな市場機会の組み合わせでした。QBurstの起業家文化と、厳しいクライアントへのカットエッジテクノロジーでの実績は、印象に残り、また興味をそそられました。
テクノロジー、業界、規制の変化が収束する中で、差別化された会社であるQBurstには、パックから抜け出し、新しいテクノロジーおよびエンジニアリングサービス会社およびデリバリーモデルを作成する、世代に一度の機会があります。
テクノロジー主導のトランスフォーメーションに25年以上の経験を持つ中で、貴方の経験は、今日のAIを先導するサービスプラットフォームのスケーリング方法にどのように影響していますか。
私は、主なイノベーションとテクノロジーの採用が、ハイプサイクルが冷めるときに起こり、企業レベルで実際のビジネス問題が解決されるときに起こることを観察しています。ここでは、AIを先導するサービスプラットフォームのスケーリングについて、3つの具体的な点を述べたいと思います。
1. PoCステージを超えること。
私が現在見ている最大の課題は、PoCステージを超えることです。スケーリングには、マインドセットのシフトが必要です。私たちはAIを構築するのではなく、生産グレードのソリューションを提供します。QBurstでは、クライアントがPoCステージを超えるのを支援するために、アジリティに焦点を当てています。昨日のテクノロジーにロックインするのではなく、新しいモデルを採用し、大きなコンテキストウィンドウを採用しています。
2. 強力な基盤がなければAIはあり得ない。
私は毎回のテクノロジーサイクルを通じて学んできた教訓ですが、混沌を自動化することはできないということです。AIは、AIに供給されるデータだけが強力です。QBurstは、デジタル近代化および高度なデータエンジニアリングなどの「面白くないが重要な」作業を実行することで成長を推進しています。
3. ‘High AI-Q’ビジョン。
この変化をリードするために、私たちは『High AI-Q』会社として自分自身を再positioningしました。これは、ジェネラティブAIおよびエージェントAIをすべてのコアサービスに統合することを反映しており、AIネイティブのエンタープライズトランスフォーメーションを推進しています。QBurstでは、AIは付加的な機能ではなく、戦略およびデリバリーの核心的なファブリックです。AIは、カスタムマシーンラーニングモデルとインテリジェントオートメーションを組み合わせて、ビジネスが成長するにつれて、そのインテリジェンスもスケールするようにします。
私たちはAndroidの黎明期以来の先駆者であり、AI時代を牽引するために同じプロアクティブDNAを適用しています。QBurstでは、テクノロジー第一の会社ではなく、顧客満足度によって成長が推進される結果第一のパートナーです。
貴方はQBurstを定義するフレームワークとして『High AI-Q』を強調しています。エンタープライズリーダーはこの概念をどのように解釈するべきですか。また、現在のAI景況の中で、それが重要な差別化要素である理由は何ですか。
QBurstの『High AI-Q』ジャーニーは、意識的な決定です。運用レイヤーでAI駆動のSDLCを実行し、戦略レイヤーでマネージドエージェントを活用しています。最も重要なのは、エンタープライズ全体を文化、価値観、人間の能力の基盤的な変化に根ざすことです。
AIにはリスクや懸念もありますが、セキュアに実装すれば、AIは豊かさやイノベーションを生み出すことができます。エンタープライズは、生産性だけでなく、成長や変革でも価値を見出すでしょう。
デリバリーの観点から、毎日この変化を実現しています。私たちのAI駆動のSDLCフレームワークを通じて、変革の「方法」が実現しています。ここでは、AIを開発のすべての段階に埋め込み、ユーザーストーリーの生成からセルフヒーリングテストスクリプトまで、実際の結果が語ります:
- タイムトゥマーケット: 開発およびテストサイクルの大幅な短縮。
- 品質: リリース後の欠陥が25〜35%減少。
- 効率性: デリバリー全体で20〜30%の改善。
戦略レイヤーでは、パーツの最適化を超えて、全エコシステムの最適化に取り組んでいます。これにより、ソリューションの柱を見直す必要があり、エンタープライズエージェントAIとマネージドサービスを融合させたマネージドエージェントの創出につながりました。クライアントにとって、これはエージェントがフロントエンドおよびバックエンドタスク、ワークフロー、運用を処理し、効率性と継続的なイノベーションを推進することを意味します。私たちはサービスを提供するのではなく、シームレスなバリューネットワークをオーケストレーションしています。
多くのエンタープライズは、貴方が「AI負債」と呼んでいるものを蓄積しています。つまり、スケールアップしたり価値を生み出したりできないGenAIのパイロットプロジェクトに多額の費用を費やしています。この問題の根底にある原因は何ですか。また、組織はこのパターンをどのように抜け出せますか。
エンタープライズは、GenAI投資がパイロットの段階で止まってビジネス価値を生み出さない場合に、「AI負債」を蓄積します。根本的な原因は、私たちが「リトロフィットの罠」と呼んでいるものです。つまり、GenAIの機能を、AIをサポートするように設計されていないレガシーシステムに組み込もうとする試みです。このような環境では、データ、建築、ガバナンスは、スケールアップするには適していません。したがって、パイロットは停滞または崩壊します。
これは、基盤的な準備の欠如によって悪化しています。多くの組織は、データ戦略、データエンジニアリング、ガバナンスへの必要な投資を省略しながら、実験に急いでいます。近代化されたデータ基盤と明確なコントロールフレームワークがなければ、GenAIのイニシアチブは、企業の能力ではなく、孤立した概念実証のままです。
このパターンを破るには、AIファーストの設計への移行が必要です。組織は、AIを追加できる場所を尋ねるのではなく、AIの成果を念頭に置いてシステムを設計する必要があります。つまり、AIのインテリジェントな自動化をサポートするために、建築、データフロー、ガバナンスを整える必要があります。
実際的には、これはデータエンジニアリングから始まります。ロバストで、ガバナンスのあるデータパイプラインとモデルを最初から構築することで、GenAIが持続可能にスケールアップする条件が整います。基盤が正しければ、AIは実験から実際の成果へと移行します。したがって、AI負債は、長期的な価値創造に置き換えられます。
伝統的な時間と材料の契約モデルは、AI駆動の効率性の現実と増して一致しなくなっています。なぜこのモデルは時代遅れになっているのでしょうか。また、Managed AgentsやService-as-Softwareのようなアプローチは、エンタープライズITのためにより持続可能な道を提供できますか。
伝統的な時間と材料の契約モデルは、リソースの希少性の時代に構築されました。ここでは、価値は人間の労力に直接結び付けられていました。AIの時代には、この仮定はもう当てはまらないです。インテリジェンスと実行は豊富になり、豊かさが増すにつれて、価値は労力から成果にシフトしています。AIは、時間単位の請求の論理を根本的に破壊します。
これが、業界が成果ベースのモデルに移行する理由です。人間の介入なしに解決されたチケットやAIによってエンドツーエンドで完了したワークフローなどのメトリックは、明確で測定可能な価値を提供します。これらのモデルは、能力をソフトウェアとして扱い、労力として扱います。これは「サービスとしてのソフトウェア」と表現できます。
Managed AgentsやService-as-a-Softwareのようなアプローチは、エンタープライズITのためにより持続可能な道を提供できます。これらは、労力ではなく、インテリジェントな成果に焦点を当て、予測可能なコスト、継続的な改善、自動化からの共有のメリットを可能にします。Managed Agentsは、人間のエンジニアとAIエージェントがビジネス目標に向けて共同で作業できるようにします。一方、Service-as-a-Softwareは、時間ではなく成果で価値を測定できるようにします。
AI駆動の世界では、最も一致した商業モデルは、成果に報いるものであり、労力に報いるものではありません。エンタープライズとサービスプロバイダーにとって、双方にメリットのある状況を作り出します。
貴方の『High AI-Q』メソッドは、タレント、応用、インパクトの3つの重要なレイヤーに焦点を当てています。CIOは、GenAIイニシアチブをスケールアップする前に、これらのレイヤーでの成熟度をどのように評価できますか。
GenAIをスケールアップする前に、CIOは、タレント、応用、インパクトの3つの『High AI-Q』レイヤー全体での成熟度について明確な理解を持ちます。
タレントレイヤーでは、成熟度は人材の準備度についてです。CIOは、AIスキル、変化への開放性、安全でガバナンスされたLLMへのアクセス状況を評価する必要があります。これにより、従業員は安全な実験を実行できます。
応用レイヤーでは、焦点はデータとガバナンスの基礎についてです。データ品質、建築、セキュリティ、LLMアクセスとAI開発慣行に関するポリシーとガイドラインの成熟度を評価する必要があります。
インパクトレイヤーでは、CIOは、労力とビジネス価値によってユースケースを評価する必要があります。低労力、高いビジネス価値の機会を特定することで、早期の成功とGenAIのスケールアップへのイテラティブアプローチをサポートできます。
レガシーアーキテクチャーで運用している組織にとって、エージェントワークフローとAIネイティブのデリバリーモデルを準備するために必要な基盤的な近代化ステップは何ですか。
エージェントワークフローに向けて組織を準備するには、以下の3つのステップがあります。
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データ基盤の近代化を優先する: レガシーアーキテクチャーで運用している組織にとって、最初のステップは、エージェントがコンテキストの豊富な、説明可能なデータを必要とするため、メタデータ、データの連結、データ品質メトリクスを可能にするデータ基盤の近代化です。GenAIベースのツールの導入により、この近代化は迅速かつ簡単に行えるようになりました。レガシーアーキテクチャーでGenAIを使用することは可能ですが、有意義な結果を得るために必要なトークンの要件は非常に高くなります。
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エンタープライズノウレッジレイヤーを確立する: 近代化されていないシステムを持つ組織には、多くの蓄積された知識が文書化されていないことがあります。システム内に蓄積された知識を文書化するためのノウレッジレイヤーを構築することが、2番目の優先事項です。これは、多くの組織のAI採用の旅において欠けているレイヤーです。
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エージェントの境界と作業方法を定義する: 3番目のステップは、エージェントが組織のベストプラクティスとセキュリティコンプライアンスを遵守することを確認することです。ガバナンスフレームワーク、セキュリティポリシー、観測可能性フレームワークにより、エージェントは境界と組織の作業方法内で効果的に考え、行動できます。
「AI準備度」の準備において、ツールを超えて何が必要ですか。データ、プロセス、ガバナンス、チームの能力についてはどうでしょうか。
AI準備度は、単に正しいツールを選択することだけではありません。実際には、AI採用は、企業が部門間のプロセス、意思決定の論理、重要な関係性を文書化して、AIシステムが推論できるようにする能力に成功または失敗します。これは、従業員の頭の中にしか存在しない、口頭でのプロセス、意思決定の論理、重要な関係性を捉えることを意味します。
データ準備度も同様に重要ですが、品質だけでは十分ではありません。実際に成功を決定するのは、データの背景、連結、意味を含むメタデータです。メタデータがなければ、最も高度なモデルでも浅いまたは信頼できない成果が生まれます。
エンタープライズのAI採用は、消費者向けAIよりも遅れる理由があります。ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスは、迂回すべき障害ではなく、構築すべき要件です。組織は、ガイドライン、GenAIの観測可能性、説明可能性、人間がループ内にいるワークフローを含む信頼フレームワークを確立する必要があります。そうすることで、AIの出力は安全で、繰り返し可能で、正確であることを保証できます。
最後に、チームはAIの直感を開発する必要があります。準備度とは、従業員がAIリテラシーを身に付けて、効果的にプロンプトし、結果を検証し、出力を監査できることを意味します。AIは、人間がループ内にいる場合に最も効果的に機能します。
テクノロジーサービス部門はレガシープレーヤーで溢れています。QBurstの最も強力な差別化要素は、エンタープライズトランスフォーメーションのマンデートを争う際に何ですか。
QBurstは、深いエンジニアリングの専門知識と、より小さなイノベーション主導の会社のアジリティを組み合わせることで、テクノロジーサービス市場で差別化しています。
私たちの競争上の優位性は、5つの重要な柱で定義されます:
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デザイン思考のマインドセットを持つエンジニアリングの深さ – 私たちは単にコードを書くだけではありません。ホリスティックでユーザーセントリックなソリューションを通じてビジネス問題を解決します。
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アジリティとオーナーシップ – 私たちは大きく enough です scale ですが、柔軟性と適応性を維持しています。クライアントの成功に対する私たちのチームのオーナーシップは、クライアントから証言されています。デリバリーのオーナーシップは、シニアリーダーシップレベルまで達します。
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文化的熟達度: 日本のLINEミニアプリやアメリカの食料品チェーンの統合価格システムなど、テクノロジーだけでなく、エクスペリエンスを各市場に合わせてカスタマイズしています。
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AIを先導するビジョン – 私たちはデリバリー、運用、クライアントソリューションにAIを埋め込み、ブズワードではなく、機能の乗数としています。
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イノベーションと実験の文化 – 私たちのリーダーはテクノロジーセイバーであり、最新のエッジテクノロジーを使用して顧客の問題を解決することを愛しています。失敗を恐れず、スタートアップアプローチを採用することで、顧客にとって有意義な影響を生み出しています。
私たちは自分自身を混乱させることを恐れません。成果ベースのモデル、組み立て可能なデリバリーフレームワーク、エンタープライズクライアントのための共同イノベーションラボを実験しています。
3〜5年先を見据えて、エンタープライズITの運用モデルは、エージェントワークフローとAIネイティブ組織の台頭によってどのように進化するでしょうか。リーダーは今何に準備するべきですか。
次のイノベーションの波は、強力なAIの機能と、慎重なシステムのコントロール、監督、信頼を結び付けることができる人々のものになります。そこで、エンタープライズエージェントフレームワークについての新しい議論が重要であり、また緊急性があるのです。
私にとっての重要な洞察は以下の通りです:
- AIデータセンターの建設が加速しています。データセンターの世界における気運は非常に楽観的です。容量、需要、投資がすべて増加しています。
- エンタープライズAIの採用は、消費者向けAIよりも遅れるでしょう。企業のデータは、クリーンで中央集権的ではなく、多くのシステムに分散していて、混沌としています。現在のモデルは、企業固有のコンテキストや機能に対して十分に正確ではありません。実際の価値を解放するには、モデルを企業の独自のデータでトレーニングおよびファインチューニングする必要があります。特に、最後の1マイルの特定のワークフローとユースケースではそうです。
- 真に自律的なエージェントがエンタープライズで繁栄する前に、人間の従業員が存在するのと同等の監督構造、承認、ガイドラインを構築するという大きな課題があります。
リーダーは、以下の点に留意して準備する必要があります:
- エージェントは、新しい雇用者と同様に、明確に定義されたスコープ、明示的な監督、ミスの包含メカニズムを持ちます。これにより、エージェントは「学習」する組織の明示的および暗黙のルールに従うことができます。
- エージェントバスまたは調整レイヤーが必要です。ここでエージェントは登録し、書き込みアクセスを取得し、監督エージェントによってそのアクションが監視されます。
- 人間の組織が堅牢であるようにするチェックとバランスを再構築することは、安全で正確で信頼性の高い実行を達成するための重要なステップです。
- 人間の才能の管理と再スキリングも、Human-AIインターフェイスとコラボレーションがAgenticシステムおよびフレームワークによって変化するため、重要な側面です。
- 最も興奮するフロンティアは、先進的なエンタープライズエージェントフレームワークの出現であり、AIとドメインの理解とソリューションを組み合わせると、実用的でスケーラブルな現実へと変わります。
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